내용
최종 조립 확인 과정에서 2D 및 3D 머신 비전 시스템은 전통적으로 PCB에서 LED, 마이크로 프로세서 및 기타 표면 실장장치의 존재와 올바른 배치를 검사합니다. 잘못 배치되거나 누락된 구성 요소는 PCB의 성능과 수명에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 오류는 PCB가 장치에 조립되거나 고객에게 배송되기 전에 포착되어야 합니다. 그러나 미묘한 조명 대비, 원근감 및 방향의 변화, 금속 표면의
눈부심으로 인한 외관의 약간의 차이는 자동 검사 시스템을 혼동시킬 수 있습니다. 서로 가까이 있는 부품은 머신 비전
시스템이 독립적인 부품으로 구별하기 어렵습니다. 이러한 검사를 규칙 기반 알고리즘으로 프로그래밍하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 현장 엔지니어가 유지 관리하기 어렵습니다. 인간 검사관은 이러한 구성 요소를
식별할 수 있지만 고속 처리 요구를 충족 할 수 없습니다.
솔루션
Cognex Deep Learning은 PCB 어셈블리를 검증하기 위해 사람의 검사에 필적하는 현장 유지 보수 가능한 솔루션을 제공합니다. 어셈블리 검증 및 부품 위치 도구는 주석이 달린 "양호한" 이미지에서 부품을 식별하는 방법을 학습하여 정상적인 모양의 참조 모델을 구축합니다. 이 도구는 크기, 모양 및 표면 기능을 기반으로 구성 요소의 구별되는 기능을 일반화하고 보드에서의 일반적인 위치뿐만 아니라 정상적인 모양을 학습합니다. 런타임 중에 도구는 보드의 모든 관련 영역을 분석하여 모양이 변하더라도 구성요소를 식별하고 계산합니다. 이러한 방식으로 검사는 구성 요소가 있는지 여부를 확인하고 보드가 올바르게 조립되었는지 여부를 알 수 있습니다.
COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
머신비전 관련 문의처 ☞ (주)아이디맥스 02-838-1170
공장 자동화를 위한 인공지능 딥러닝 : www.newbrain.co.kr 기술영업문의 : sales@idmax.co.kr
자동인식전문기업 IDMAX : www.idmax.co.kr 기술영업문의 : sales@idmax.co.kr
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